学生学习表现影响因素分析数据集StudentPerformanceFactorsAnalysisDataset-raniaahmed201999
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 学习行为, 影响因素, 教育评估, 数据分析, 机器学习, 教育研究
数据概述：
该数据集包含学生学习表现的相关数据，记录了影响学生考试成绩的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一次性或短期内的学生学习情况快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可推测为特定学校或教育机构的学生群体。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
Hours_Studied（学习时长）
Attendance（出勤率）
Parental_Involvement（家长参与度）
Access_to_Resources（资源获取）
Extracurricular_Activities（课外活动）
Sleep_Hours（睡眠时长）
Previous_Scores（过往成绩）
Motivation_Level（学习动机）
Internet_Access（网络接入）
Tutoring_Sessions（辅导次数）
Family_Income（家庭收入）
Teacher_Quality（教师质量）
School_Type（学校类型）
Peer_Influence（同伴影响）
Physical_Activity（体育活动）
Learning_Disabilities（学习障碍）
Parental_Education_Level（家长教育水平）
Distance_from_Home（离家距离）
Gender（性别）
Exam_Score（考试成绩）
数据格式：CSV格式，文件名为StudentPerformanceFactors.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的学生学习表现调查或研究，已进行初步整理。
该数据集适合用于教育学研究、学生学习行为分析和成绩预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育学、心理学等领域的学术研究，如学习行为与成绩的关系研究、影响学生表现的关键因素分析等。
行业应用：为教育机构、在线教育平台提供数据支持，用于评估教学效果、优化教学策略、个性化学习推荐等。
决策支持：支持教育政策制定者进行教育资源分配、改进教育环境、提升教育质量等方面的决策。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的案例分析素材，帮助学生理解影响学生学习表现的多种因素。
此数据集特别适合用于探索影响学生考试成绩的内在规律，帮助用户提升学生的学习成绩，优化教育资源配置。
